Question

我有一个数据帧df

index  Heads
as     4
as     3
as     2
as     5
as     3
cd     4
cd     5
cd     6

使用以下代码，我可以将输出显示为：

avg = df['Heads'].groupby(df.index).mean()
df.reset_index().pivot_table(columns=["index"]).T

index  Heads
as     3.4   
cd     5

但是我还有另一个数据框df2，其中带有额外的日期列，例如：

index  date         Heads
as     01-02-2000   4
as     04-03-2002   3
as     09-01-2003   2
as     23-12-2010   5
as     14-04-2006   3
cd     04-01-2004   4
cd     04-05-2007   5
cd     04-05-2001   6

在这里，我想像上述情况一样取Heads的平均值，但仅考虑介于2000年到2005年之间的元素。因此，预期输出为：

index  Heads
as     3   
cd     5

Answer 1

在Series.between中将Series.dt.year与boolean indexing一起使用，然后可以将mean与level参数一起使用：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], dayfirst=True)


df = (df[df['date'].dt.year.between(2000, 2005)]
         .mean(level=0)
         .reset_index())
print (df)
  index  Heads
0    as      3
1    cd      5

或者：

df = (df[df['date'].dt.year.between(2000, 2005)]
         .groupby(level=0).mean()
         .reset_index())
print (df)
  index  Heads
0    as      3
1    cd      5

使用熊猫如何根据日期查找列中某些元素的平均值？

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